高中数学1.1回归分析的基本思想及其初步应用优秀练习
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A级 基础巩固
一、选择题
1.对变量x,y有观测数据(xi,yi)(i=1,2,…,10),得散点图①;对变量u,v有观测数据(ui,vi)(i=1,2,…,10),得散点图②.由这两个散点图可以判断( C )
A.变量x与y正相关,u与v正相关
B.变量x与y正相关,u与v负相关
C.变量x与y负相关,u与v正相关
D.变量x与y负相关,u与v负相关
[解析] 题图1中的数据y随x的增大而减小,因此变量x与y负相关;题图2中的数据随着u的增大,v也增大,因此变量u与v正相关,故选C.
2.已知x和y之间的一组数据
x | 0 | 1 | 2 | 3 |
y | 1 | 3 | 5 | 7 |
则y与x的线性回归方程=x+必过点( D )
A.(2,2) B.(,0)
C.(1,2) D.(,4)
[解析] ∵=(0+1+2+3)=,=(1+3+5+7)=4,∴回归方程=x+必过点(,4).
3.两个相关变量满足如下关系:
x | 10 | 15 | 20 | 25 | 30 |
y | 1003 | 1005 | 1010 | 1011 | 1014 |
则两变量的回归方程为( A )
A.=0.56x+997.4 B.=0.63x-231.2
C.=0.56x+501.4 D.=60.4x+400.7
[解析] 由已知=20,=1008.6,代入A,B,C,D四个方程只有A适合,故选A.
4.在回归分析中,相关指数R2的值越大,说明残差平方和( B )
A.越大 B.越小
C.可能大也可能小 D.以上均错
[解析] 当R2越大时,残差平方和越小.
5.为了考察两个变量x和y之间的线性相关性,甲、乙两位同学各自独立地做了100次和150次试验,并且利用线性回归方法,求得回归直线分别为l1和l2,已知两个人在试验中发现对变量x的观测数据的平均值都是s,对变量y的观测数据的平均值都是t,那么下列说法正确的是( A )
A.l1和l2有交点(s,t)
B.l1与l2相关,但交点不一定是(s,t)
C.l1与l2必定平行
D.l1与l2必定重合
[解析] 由题意知(s,t)是甲、乙两位同学所做试验的样本点的中心,而线性回归直线恒过样本点的中心,故选A.
6.关于随机误差产生的原因分析正确的是( D )
(1)用线性回归模型来近似真实模型所引起的误差;
(2)忽略某些因素的影响所产生的误差;
(3)对样本数据观测时产生的误差;
(4)计算错误所产生的误差.
A.(1)(2)(4) B.(1)(3)
C.(2)(4) D.(1)(2)(3)
[解析] 理解线性回归模型y=bx+a+e中随机误差e的含义是解决此问题的关键,随机误差可能由于观测工具及技术产生,也可能因忽略某些因素产生,也可以是回归模型产生,但不是计算错误.
二、填空题
7.回归分析是处理变量之间_相关__关系的一种数量统计方法.
[解析] 回归分析是处理变量之间相关关系的一种数量统计方法.
8.已知x,y的取值如下表:
x | 0 | 1 | 3 | 4 |
y | 2.2 | 4.3 | 4.8 | 6.7 |
若x,y具有线性相关关系,且回归方程为=0.95x+a,则a的值为_2.6__.
[解析] 由已知得=2,=4.5,而回归方程过点(,),则4.5=0.95×2+a,
∴a=2.6.
三、解答题
9.某电脑公司有6名产品推销员,其工作年限与年推销金额的数据如下表:
推销员编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
工作年限x/年 | 3 | 5 | 6 | 7 | 9 |
推销金额y/万元 | 2 | 3 | 3 | 4 | 5 |
(1)以工作年限为自变量x,推销金额为因变量y,作出散点图;
(2)求年推销金额y关于工作年限x的线性回归方程;
(3)若第6名推销员的工作年限为11年,试估计他的年推销金额.
[解析] (1)依题意,画出散点图如图所示,
(2)从散点图可以看出,这些点大致在一条直线附近,设所求的线性回归方程为=x+.
则===0.5,=-=0.4,
∴年推销金额y关于工作年限x的线性回归方程为=0.5x+0.4.
(3)由(2)可知,当x=11时,
=0.5x+0.4=0.5×11+0.4=5.9(万元).
∴可以估计第6名推销员的年销售金额为5.9万元.
B级 素养提升
一、选择题
1.为了解某社区居民的家庭年收入与年支出的关系,随机调查了该社区5户家庭,得到如下统计数据表:
收入x(万元) | 8.2 | 8.6 | 10.0 | 11.3 | 11.9 |
支出y(万元) | 6.2 | 7.5 | 8.0 | 8.5 | 9.8 |
根据上表可得回归直线方程=x+,其中=0.76,=-.据此估计,该社区一户年收入为15万元家庭的年支出为( B )
A.11.4万元 B.11.8万元
C.12.0万元 D.12.2万元
[解析] ==10,
==8,
=-=8-0.76×10=0.4,
所以当x=15时,=x+=11.8.
2.由一组数据(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)得到的回归直线方程=x+,则下列说法不正确的是( B )
A.直线=x+必过点(,)
B.直线=x+至少经过点(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)中的一个点
C.直线=x+的斜率为
D.直线=x+和各点(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)的偏差是该坐标平面上所有直线与这些点的偏差中最小的直线
3.某学校开展研究性学习活动,某同学获得一组实验数据如下表:
x | 1.99 | 3 | 4 | 5.1 | 6.12 |
y | 1.5 | 4.04 | 7.5 | 12 | 18.01 |
对于表中数据,现给出下列拟合曲线,其中拟合程度最好的是( D )
A.y=2x-2 B.y=()x
C.y=log2x D.y=(x2-1)
[解析] 可以代入检验,当x取相应的值时,所求y与已知y相差平方和最小的便是拟合程度最高的.
4.在某种新型材料的研制中,试验人员获得了下列一组试验数据,现准备用下列四个函数中的一个近似地表示这些数据的规律,其中最接近的一个是( B )
x | 1.95 | 3.00 | 3.94 | 5.10 | 6.12 |
y | 0.97 | 1.59 | 1.98 | 2.35 | 2.61 |
A.y=2x B.y=log2x
C.y=(x2-1) D.y=2.61cosx
[解析] 作散点图,从图中观察可知,应为对数函数模型.
二、填空题
5.调查了某地若干户家庭的年收入x (单位:万元)和年饮食支出y(单位:万元),调查显示年收入x与年饮食支出y具有线性相关关系,并由调查数据得到y对x的回归直线方程:=0.254x+0.321,由回归直线方程可知,家庭年收入每增加1万元,年饮食支出平均增加_0.254__万元.
[解析] 由题意知其回归系数为0.254,故家庭年收入每增加1万元,年饮食支出平均增加0.254万元.
6.某市居民2016~2020年家庭年平均收入x(单位:万元)与年平均支出Y(单位:万元)的统计资料如下表:
年份 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 |
收入x | 11.5 | 12.1 | 13 | 13.5 | 15 |
支出Y | 6.8 | 8.8 | 9.8 | 10 | 12 |
根据统计资料,居民家庭年平均收入的中位数是_13__,家庭年平均收入与年平均支出有_正__线性相关关系.
[解析] 把2016~2020年家庭年平均收入按从小到大顺序排列为11.5,12.1,13,13.3,15,因此中位数为13(万元),由统计资料可以看出,当年平均收入增多时,年平均支出也增多,因此两者之间具有正线性相关关系.
三、解答题
7.随着我国经济的发展,居民的储蓄存款逐年增长.设某地区城乡居民人民币储蓄存款(年底余额)如下表:
年份 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 |
时间代号t | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
储蓄存款y(千亿元) | 5 | 6 | 7 | 8 | 10 |
(1)求y关于t的回归方程=t+;
(2)用所求回归方程预测该地区2021年(t=6)的人民币储蓄存款.
附:回归方程=t+中,
=,=- .
[解析] (1)
序号 | t | y | t2 | ty |
1 | 1 | 5 | 1 | 5 |
2 | 2 | 6 | 4 | 12 |
3 | 3 | 7 | 9 | 21 |
4 | 4 | 8 | 16 | 32 |
5 | 5 | 10 | 25 | 50 |
15 | 36 | 55 | 120 |
由上表,=3,==7.2,=55,iyi=120.
∴==1.2.
=-=7.2-1.2×3=3.6.
∴所求回归直线方程为=1.2t+3.6.
(2)当t=6时,代入=1.2×6+3.6=10.8(千亿元).
∴预测该地区2021年的人民币储蓄存款为10.8千亿元.
C级 能力提高
1.在如图所示的5组数据中,去掉_D(3,10)__后,剩下的4组数据线性相关性更强.
[解析] 根据散点图判断两变量的线性相关性,样本数据点越集中在某一直线附近,其线性相关性越强,显然去掉D(3,10)后,其余各点更能集中在某一直线的附近,即线性相关性更强.
2.下表提供了某厂节能降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量x(吨)与相应的生产能耗y(吨标准煤)的几组对照数据.
x | 3 | 4 | 5 | 6 |
y | 2.5 | 3 | 4 | 4.5 |
(1)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出y关于x的回归直线方程=x+;
(2)已知该 厂技改前100吨甲产品的生产能耗为90吨标准煤.试根据(1)求出的回归直线方程,预测生产100吨甲产品的生产能耗比技改前降低多少吨标准煤?
(参考参数:3×2.5+4×3+5×4+6×4.5=66.5)
参考公式:.
[解析] (1)==4.5,==3.5,
xiyi=3×2.5+4×3+5×4+6×4.5=66.5,
x=32+42+52+62=86,
∴===0.7,
=-=3.5-0.7×4.5=0.35.
∴=0.7x+0.35.
∴所求的回归直线方程为=0.7x+0.35.
(2)现在生产100吨甲产品用煤,
=0.7×100+0.35=70.35,
∴90-70.35=19.65.
∴生产能耗比技改前降低约19.65吨标准煤.
2020-2021学年3.1回归分析的基本思想及其初步应用课后复习题: 这是一份2020-2021学年3.1回归分析的基本思想及其初步应用课后复习题,
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